vLLM请求调度：负载均衡与资源分配

vLLM请求调度：负载均衡与资源分配

【免费下载链接】vllm A high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/vl/vllm

引言：大模型服务的调度挑战

随着大语言模型（LLM）的普及，高效的推理服务成为企业和开发者面临的核心挑战。在高并发场景下，传统的请求处理方式往往面临资源利用率低、响应延迟高等问题。vLLM作为一个高性能、内存高效的LLM推理和服务引擎，其请求调度机制是实现高吞吐量和低延迟的关键。本文将深入探讨vLLM的请求调度系统，重点分析其负载均衡策略和资源分配机制，帮助读者理解vLLM如何在复杂的并发环境中实现高效的模型服务。

核心问题：请求调度的两难境地

在LLM服务中，请求调度需要平衡两个关键指标：

• 吞吐量（Throughput）：单位时间内处理的请求数量
• 延迟（Latency）：从请求发出到收到响应的时间间隔

这两个指标往往存在冲突。为了提高吞吐量，系统倾向于批量处理更多请求，但这可能导致单个请求的延迟增加。反之，为了降低延迟，系统可能需要减少批处理大小，从而降低吞吐量。vLLM的请求调度系统通过精细的负载均衡和资源分配策略，在这两个指标之间取得了良好的平衡。

读者收益

读完本文后，您将能够：

• 理解vLLM请求调度的核心组件和工作原理
• 掌握vLLM的负载均衡策略及其实现方式
• 了解vLLM如何高效分配GPU和CPU资源
• 学会如何配置vLLM的调度参数以优化性能
• 理解vLLM在处理长序列和动态请求时的优化策略

vLLM请求调度架构概览

vLLM的请求调度系统是一个复杂而精巧的组件，它负责管理所有传入的推理请求，决定何时以及如何处理这些请求，以及如何分配计算资源。该系统的核心目标是在保证低延迟的同时，最大限度地提高GPU利用率和整体吞吐量。

调度系统核心组件

vLLM的请求调度系统主要由以下组件构成：

1. 调度器（Scheduler）：系统的核心组件，负责管理请求队列、决定请求处理顺序，并协调资源分配。
2. 块空间管理器（BlockSpaceManager）：负责管理KV缓存的内存块分配，包括GPU和CPU之间的块交换。
3. 块分配器（CpuGpuBlockAllocator）：具体处理内存块的分配和释放，支持前缀缓存和朴素分配两种模式。
4. 驱逐策略（Evictor）：当需要释放内存块时，决定哪些块应该被驱逐。目前vLLM实现了LRU（最近最少使用）策略。

请求生命周期管理

vLLM将每个推理请求视为一个序列组（SequenceGroup），并通过三种状态来管理其生命周期：

• WAITING：请求等待资源分配
• RUNNING：请求正在GPU上处理
• SWAPPED：请求的KV缓存被交换到CPU内存，等待再次调度
• PREEMPTED：请求被更高优先级的请求抢占，需要重新计算
• FINISHED：请求处理完成
• ABORTED：请求被取消

这种状态管理机制使vLLM能够灵活地应对动态变化的请求负载，最大限度地利用GPU资源。

负载均衡策略：智能调度与批处理优化

vLLM的负载均衡策略是实现高吞吐量和低延迟的关键。该策略通过精细的请求调度和批处理优化，确保GPU资源得到充分利用，同时避免个别请求被过度延迟。

连续批处理（Continuous Batching）

vLLM采用了连续批处理技术，这是一种动态批处理机制，能够在推理过程中动态添加新请求，而不必等待整个批次完成。这种方法相比传统的静态批处理，显著提高了GPU利用率和吞吐量。

在静态批处理中，所有请求必须等待整个批次完成后才能开始处理下一批次。而在连续批处理中，一旦某个请求完成，新的请求可以立即加入批次，从而实现GPU资源的连续利用。

vLLM的连续批处理实现主要依赖于以下机制：

1. 动态批更新：调度器定期检查是否有新的请求可以加入当前批次
2. 优先级调度：根据请求的优先级和资源需求，决定处理顺序
3. 预emption机制：当高优先级请求到达时，可以抢占低优先级请求的资源

请求优先级与调度顺序

vLLM的调度器根据多种因素决定请求的处理优先级：

def _get_priority(self, seq_group: SequenceGroup) -> Tuple[Optional[int], float]:
    """Determine the priority of a sequence group.
    
    The priority is determined by:
    1. The sequence group's priority level (if specified)
    2. The time the sequence group has been waiting
    """
    # Higher numerical value means higher priority
    priority = seq_group.sampling_params.priority
    if priority is not None:
        return (-priority, -self.time_since_arrival(seq_group))
    # For sequences with the same priority, the one that arrived earlier has higher priority
    return (None, -self.time_since_arrival(seq_group))

除了显式的优先级参数外，vLLM还考虑以下因素：

• 请求的到达时间（先到先服务）
• 请求的类型（预填充vs解码）
• 请求的长度（短请求可能优先处理，以减少整体延迟）
• 资源需求（需要较少资源的请求可能优先处理）

分块预填充（Chunked Prefill）

对于长序列的预填充阶段，vLLM采用了分块预填充技术，将长序列分成多个块进行处理。这种方法可以避免长序列独占GPU资源，导致其他请求的延迟增加。

分块预填充的实现主要依赖于以下参数：

# 分块预填充配置参数
scheduler_config = SchedulerConfig(
    max_num_partial_prefills=2,  # 最大并发部分预填充请求数
    long_prefill_token_threshold=1024,  # 长请求的令牌阈值
    max_long_partial_prefills=1,  # 最大并发长预填充请求数
)

这些参数可以根据具体的应用场景和硬件配置进行调整，以达到最佳的性能平衡。

负载均衡的实现：多队列管理

vLLM的调度器维护了多个请求队列，以实现精细的负载均衡：

class Scheduler:
    def __init__(self, scheduler_config: SchedulerConfig, ...):
        # 等待队列：包含新的预填充请求或被抢占的请求
        self.waiting: Deque[SequenceGroup] = deque()
        # 运行队列：包含正在GPU上处理的解码请求
        self.running: Deque[SequenceGroup] = deque()
        # 交换队列：包含KV缓存被交换到CPU的请求
        self.swapped: Deque[SequenceGroup] = deque()
    
    def schedule(self) -> SchedulerOutputs:
        """执行调度，决定下一个批次的请求"""
        # 1. 处理运行队列中的请求
        running_outputs = self._schedule_running()
        
        # 2. 处理交换队列中的请求（如果有可用资源）
        if running_outputs.blocks_to_swap_out:
            swapped_outputs = self._schedule_swapped()
        else:
            swapped_outputs = SchedulerSwappedInOutputs.create_empty()
        
        # 3. 处理等待队列中的新请求
        prefill_outputs = self._schedule_prefills()
        
        # 合并调度结果
        return self._merge_scheduler_outputs(
            running_outputs, swapped_outputs, prefill_outputs)

这种多队列管理机制使调度器能够灵活地平衡不同类型请求的资源需求，实现整体系统的负载均衡。

资源分配机制：智能管理GPU与CPU内存

vLLM的资源分配机制负责高效管理GPU和CPU内存，特别是KV缓存的分配和回收。这一机制对于实现高吞吐量和低延迟至关重要，因为KV缓存通常是LLM推理中的主要内存开销。

KV缓存块管理

vLLM将KV缓存划分为固定大小的块（通常为16或32个令牌），并通过块空间管理器进行统一管理：

class BlockSpaceManager:
    def __init__(
        self,
        block_size: int = 16,  # 每个块包含的令牌数
        num_gpu_blocks: int = 8192,  # GPU上的块数量
        num_cpu_blocks: int = 32768,  # CPU上的块数量
        watermark: float = 0.01,  # 水印阈值，避免频繁交换
        sliding_window: Optional[int] = None,  # 滑动窗口大小
        enable_caching: bool = True,  # 是否启用前缀缓存
    ) -> None:
        # 初始化块分配器
        self.block_allocator = CpuGpuBlockAllocator.create(
            allocator_type="prefix_caching" if enable_caching else "naive",
            num_gpu_blocks=num_gpu_blocks,
            num_cpu_blocks=num_cpu_blocks,
            block_size=block_size,
        )
        # 其他初始化代码...

块大小的选择是一个重要的性能权衡：

• 较小的块大小可以提高内存利用率，但会增加管理开销
• 较大的块大小可以减少管理开销，但可能导致内存浪费

vLLM默认使用16个令牌的块大小，这在大多数场景下提供了良好的平衡。

内存分配策略：水印机制

为了避免频繁的内存交换和缓存驱逐，vLLM采用了水印机制：

def can_allocate(self, seq_group: SequenceGroup, num_lookahead_slots: int = 0) -> AllocStatus:
    # 计算所需的块数量
    num_required_blocks = self._calculate_required_blocks(seq_group, num_lookahead_slots)
    
    # 检查是否有足够的GPU块
    num_free_gpu_blocks = self.block_allocator.get_num_free_blocks(Device.GPU)
    
    # 使用水印避免频繁的缓存驱逐
    if (self.num_total_gpu_blocks - num_required_blocks < self.watermark_blocks):
        return AllocStatus.NEVER  # 永远无法分配
    if num_free_gpu_blocks - num_required_blocks >= self.watermark_blocks:
        return AllocStatus.OK  # 可以立即分配
    else:
        return AllocStatus.LATER  # 稍后可能可以分配

水印机制通过预留一部分GPU块（watermark_blocks），避免了频繁的内存交换，从而提高了整体系统的稳定性和性能。

预填充与解码的资源隔离

vLLM对预填充（Prefill）和解码（Decode）阶段采用了不同的资源分配策略：

1. 预填充阶段：通常需要更多的计算资源，但只进行一次
2. 解码阶段：计算量较小，但需要持续进行，直到生成完整序列

为了平衡这两个阶段的资源需求，vLLM采用了资源隔离策略，确保预填充阶段不会过度占用资源，导致解码阶段的延迟增加。

def _schedule(self) -> SchedulerOutputs:
    # 1. 首先调度运行队列中的解码请求
    running_outputs = self._schedule_running()
    
    # 2. 如果有空闲资源，调度交换队列中的请求
    swapped_outputs = self._schedule_swapped()
    
    # 3. 最后调度等待队列中的新预填充请求
    prefill_outputs = self._schedule_prefills()
    
    # 合并调度结果
    return self._merge_outputs(running_outputs, swapped_outputs, prefill_outputs)

这种策略确保了已开始处理的请求能够尽快完成，同时新请求也能得到及时处理。

高级资源管理：交换与预emption机制

当GPU资源紧张时，vLLM需要能够灵活地管理现有资源，包括将部分请求的KV缓存交换到CPU内存，或者preemption低优先级的请求。这些机制确保了系统能够应对突发的请求高峰，同时保持整体性能的稳定。

内存交换（Swapping）

vLLM实现了KV缓存的GPU-CPU交换机制，当GPU内存不足时，可以将部分请求的KV缓存交换到CPU内存，以释放GPU资源：

def swap_out(self, seq_group: SequenceGroup) -> List[Tuple[int, int]]:
    """将序列组的KV缓存从GPU交换到CPU"""
    physical_block_id_mapping = []
    for seq in seq_group.get_seqs(status=SequenceStatus.RUNNING):
        blocks = self.block_tables[seq.seq_id].blocks
        if len(blocks) == 0:
            continue
        
        # 执行块交换
        seq_swap_mapping = self.block_allocator.swap(
            blocks=blocks,
            src_device=Device.GPU,
            dst_device=Device.CPU
        )
        
        # 更新块表（交换后）
        self.block_tables[seq.seq_id].update(blocks)
        
        # 记录物理块ID映射
        seq_physical_block_id_mapping = {
            self.block_allocator.get_physical_block_id(Device.GPU, gpu_block_id):
            self.block_allocator.get_physical_block_id(Device.CPU, cpu_block_id)
            for gpu_block_id, cpu_block_id in seq_swap_mapping.items()
        }
        
        physical_block_id_mapping.extend(list(seq_physical_block_id_mapping.items()))
    
    return physical_block_id_mapping

交换机制使vLLM能够处理超出GPU内存容量的请求负载，但会引入一定的延迟开销。因此，调度器需要智能地决定哪些请求应该被交换，以及何时交换回GPU。

请求preemption机制

当高优先级请求到达而GPU资源不足时，vLLM可以preemption低优先级的请求：

def _preempt(self, seq_group: SequenceGroup, blocks_to_swap_out: List[Tuple[int, int]]) -> PreemptionMode:
    """preemption一个序列组，释放GPU资源"""
    # 根据配置决定preemption模式
    if self.user_specified_preemption_mode == PreemptionMode.SWAP:
        # 尝试交换出该序列组
        if self.block_manager.can_swap_out(seq_group):
            swapped_blocks = self.block_manager.swap_out(seq_group)
            blocks_to_swap_out.extend(swapped_blocks)
            self.swapped.append(seq_group)
            return PreemptionMode.SWAP
        else:
            # 如果无法交换，则使用重新计算模式
            return self._preempt_by_recompute(seq_group)
    else:
        # 重新计算模式
        return self._preempt_by_recompute(seq_group)

vLLM支持两种preemption模式：

1. 交换模式（SWAP）：将被preemption请求的KV缓存交换到CPU内存，当资源可用时可以再次交换回GPU继续处理
2. 重新计算模式（RECOMPUTE）：丢弃被preemption请求的KV缓存，当资源可用时需要重新计算

这两种模式各有优缺点：交换模式保留了中间结果，但需要CPU内存空间；重新计算模式不需要额外内存，但需要重新计算已处理的部分，可能增加延迟。

LRU缓存与块驱逐策略

vLLM采用LRU（最近最少使用）策略来管理缓存块，当需要释放内存时，优先驱逐最近最少使用的块：

class LRUEvictor(Evictor):
    def evict(self) -> Tuple[int, int]:
        if len(self.free_table) == 0:
            raise ValueError("No usable cache memory left")
        
        while self.priority_queue:
            # 弹出优先级最高（最近最少使用）的块
            last_accessed, _, block_id, content_hash = heapq.heappop(self.priority_queue)
            if (block_id in self.free_table and 
                self.free_table[block_id].last_accessed == last_accessed):
                self.free_table.pop(block_id)
                return block_id, content_hash
        
        raise ValueError("No usable cache memory left")

LRU策略通过维护一个优先级队列，记录每个块的最后访问时间，从而能够高效地找到应该被驱逐的块。这种策略在大多数场景下能够很好地平衡缓存命中率和计算效率。

性能优化与调优实践

vLLM的请求调度系统提供了丰富的配置选项，可以根据具体的应用场景和硬件环境进行优化。合理的配置能够显著提高系统的吞吐量和响应速度。

关键配置参数

以下是影响请求调度和资源分配的关键配置参数：

参数名称	描述	默认值	建议范围
max_num_batched_tokens	每个批次的最大令牌数	4096	2048-16384
max_num_seqs	每个批次的最大序列数	256	64-512
block_size	KV缓存块大小（令牌数）	16	8-64
num_gpu_blocks	GPU上的KV缓存块数量	自动计算	根据GPU内存调整
num_cpu_blocks	CPU上的KV缓存块数量	512	128-2048
preemption_mode	preemption模式	RECOMPUTE	SWAP/RECOMPUTE
max_num_partial_prefills	最大并发部分预填充数	1	1-4
watermark	水印阈值	0.01	0.01-0.1

这些参数的配置需要根据具体的模型大小、硬件配置和应用场景进行调整。例如，对于长序列生成场景，可能需要增加block_size和num_gpu_blocks；对于高并发的短请求场景，可能需要增加max_num_seqs。

性能调优案例

案例1：高并发短请求场景

对于高并发的短请求场景（如问答系统），优化目标是提高吞吐量，同时保持低延迟：

# 高并发短请求场景配置
scheduler_config = SchedulerConfig(
    max_num_batched_tokens=8192,  # 增加批处理大小
    max_num_seqs=512,  # 增加并发序列数
    preemption_mode=PreemptionMode.RECOMPUTE,  # 优先使用重新计算模式
    max_num_partial_prefills=1,  # 减少部分预填充数量
)

cache_config = CacheConfig(
    block_size=32,  # 增加块大小，减少管理开销
    num_gpu_blocks=16384,  # 增加GPU块数量
    watermark=0.05,  # 增加水印阈值，减少交换频率
)

案例2：长序列生成场景

对于长序列生成场景（如文档生成），优化目标是减少内存使用，避免频繁的缓存驱逐：

# 长序列生成场景配置
scheduler_config = SchedulerConfig(
    max_num_batched_tokens=4096,  # 减少批处理大小
    max_num_seqs=64,  # 减少并发序列数
    preemption_mode=PreemptionMode.SWAP,  # 优先使用交换模式
    max_num_partial_prefills=4,  # 增加部分预填充数量
    long_prefill_token_threshold=2048,  # 增加长请求阈值
)

cache_config = CacheConfig(
    block_size=16,  # 减少块大小，提高内存利用率
    sliding_window=4096,  # 启用滑动窗口注意力
    enable_prefix_caching=True,  # 启用前缀缓存
)

监控与性能分析

为了评估和优化调度系统的性能，vLLM提供了丰富的监控指标：

# 获取调度器性能指标
metrics = {
    "num_running_seqs": scheduler.num_curr_seqs(),
    "num_batched_tokens": scheduler.num_batched_tokens(),
    "cache_hit_rate": block_manager.get_prefix_cache_hit_rate(Device.GPU),
    "gpu_memory_usage": block_manager.get_num_free_gpu_blocks() / block_manager.num_total_gpu_blocks,
    "preemption_count": scheduler.num_cumulative_preemption,
}

关键监控指标包括：

• GPU内存利用率
• 缓存命中率
• 批处理大小和序列数量
• preemption和交换频率
• 请求延迟分布

通过监控这些指标，可以识别性能瓶颈，并针对性地调整配置参数，以获得最佳性能。

总结与展望

vLLM的请求调度系统是其实现高性能和高内存效率的核心。通过连续批处理、动态负载均衡和智能资源分配等技术，vLLM能够在各种场景下实现高效的LLM推理服务。

核心优势回顾

1. 连续批处理：动态添加新请求，提高GPU利用率
2. 分块预填充：避免长请求独占资源，平衡延迟和吞吐量
3. 智能负载均衡：基于优先级和资源需求的调度策略
4. 高效内存管理：块化KV缓存和LRU驱逐策略
5. 灵活的preemption机制：支持交换和重新计算两种模式

未来发展方向

vLLM的请求调度系统仍有进一步优化的空间：

1. 更智能的优先级调度：结合机器学习方法，预测请求的资源需求和处理时间，实现更精准的调度
2. 自适应资源分配：根据工作负载自动调整批处理大小和资源分配策略
3. 多GPU负载均衡：优化跨GPU节点的请求分配，进一步提高扩展性
4. 能效优化：在保证性能的同时，减少不必要的计算和内存访问，降低能耗

最佳实践建议

基于vLLM的请求调度机制，我们提出以下最佳实践建议：

1. 合理配置块大小：根据模型大小和序列长度选择合适的块大小，平衡内存利用率和管理开销
2. 优化批处理参数：根据请求特征调整max_num_batched_tokens和max_num_seqs，避免过度批处理或资源浪费
3. 启用前缀缓存：对于有大量重复前缀的场景，启用前缀缓存可以显著提高缓存命中率
4. 监控关键指标：关注GPU内存利用率、缓存命中率和请求延迟等指标，及时发现和解决性能问题
5. 针对场景调优：根据具体应用场景选择合适的preemption模式和调度策略

通过深入理解vLLM的请求调度机制，并结合实际应用场景进行优化配置，可以充分发挥vLLM的性能优势，构建高效、稳定的LLM推理服务。

随着LLM技术的不断发展，请求调度和资源管理将变得越来越重要。vLLM作为这一领域的领先实现，为我们提供了一个高效、灵活的解决方案，也为未来的研究和优化指明了方向。

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